Ändern der Größe der Punkte in der Punktwolke
In dieser Übung werden wir den Datensatz mpg von Seaborn untersuchen, der eine Zeile pro Automodell enthält und Informationen wie das Baujahr des Autos, die Anzahl der Meilen pro Gallone ("M.P.G."), die es erreicht, die Leistung des Motors (gemessen in "PS") und das Herkunftsland enthält.
Welcher Zusammenhang besteht zwischen der Motorleistung eines Autos ("horsepower") und seiner Kraftstoffeffizienz ("mpg")? Und wie hängt dieses Verhältnis von der Anzahl der Zylinder ("cylinders") ab, die das Auto hat? Lass es uns herausfinden.
Verwenden wir weiterhin relplot() anstelle von scatterplot(), da es mehr Flexibilität bietet.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Einführung in die Datenvisualisierung mit Seaborn
Interaktive Übung zum Anfassen
Probieren Sie diese Übung aus, indem Sie diesen Beispielcode ausführen.
# Import Matplotlib and Seaborn
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# Create scatter plot of horsepower vs. mpg
# Show plot
plt.show()